Leistungsprobleme erkennen

Daten transformieren und analysieren mit Microsoft Fabric

Luis Silva

Solution Architect - Data & AI

Fabric-Kapazitäten

 

Diagramm: Fabric basiert auf OneLake-Speicher und Compute-Kapazität; Compute-Kapazität hervorgehoben

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Fabric-Kapazitäten

  Diagramm: Fabric-Elemente basieren auf OneLake und Compute-Kapazität; Erhöhung der Compute-Kapazität hervorgehoben

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Fabric-SKUs

  • Fabric-SKUs heißen F2 bis F2048.
  • Je höher die Zahl, desto mehr Rechenleistung.
  • Vergleichbar mit Power BI vCores als Referenz.

Tabelle der Fabric Azure SKUs von der kleinsten F2 bis zur größten F2048

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Herausforderungen bei der Größenplanung

Diagramm: Compute-Ressourcen einer Fabric-Kapazität werden erschöpft

  • Ressourcen unterschätzt
  • Schrumpfende Compute-Ressourcen führen zu schlechter Leistung
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Herausforderungen bei der Größenplanung

Diagramm: Compute-Ressourcen einer Fabric-Kapazität werden erschöpft

  • Ressourcen überschätzt
  • Ungenutzte Compute-Ressourcen verursachen höhere Kosten
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Automatisches Ressourcenmanagement

  • Bursting

Balkendiagramm zum Konzept Bursting: Lastspitze, die vorübergehend über das Kapazitätslimit geht

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Automatisches Ressourcenmanagement

  • Bursting
  • Smoothing

Balkendiagramm zum Konzept Smoothing: Lastspitze wird über Zeit gestreckt, überschreitet das Limit nicht

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Automatisches Ressourcenmanagement

  • Bursting
  • Smoothing
  • Throttling

Balkendiagramm zum Konzept Throttling: mehrere Anfragen, die das Limit überschreiten würden, werden abgelehnt

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Kapazitätsnutzung überwachen

Screenshot der Download-Seite der Microsoft Fabric Capacity Metrics-App

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Fabric Capacity Metrics-App

  • Compute-Nutzung über Zeit (CU%)
  • Verarbeitungsdauer
  • Anzahl Operationen/Stunde
  • Anzahl Nutzer:innen/Stunde

Screenshot eines Teils der Fabric Capacity Metrics-App mit Diagrammen für CU-Nutzung, Dauer, Anzahl Operationen und Anzahl Nutzer:innen

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Kapazitätsnutzung überwachen

  • Compute-Nutzung über Zeit (CU%)
  • Verarbeitungsdauer
  • Anzahl Operationen/Stunde
  • Anzahl Nutzer:innen/Stunde
  • Throttling

Screenshot eines Teils der Fabric Capacity Metrics-App mit dem Throttling-Diagramm

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Kapazitätsnutzung überwachen

  • Compute-Nutzung über Zeit (CU%)
  • Verarbeitungsdauer
  • Anzahl Operationen/Stunde
  • Anzahl Nutzer:innen/Stunde
  • Throttling
  • Metriken je Element

Screenshot eines Teils der Fabric Capacity Metrics-App mit Matrix nach Element und Operation

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Kapazitätsnutzung überwachen

  • Compute-Nutzung über Zeit (CU%)
  • Verarbeitungsdauer
  • Anzahl Operationen/Stunde
  • Anzahl Nutzer:innen/Stunde
  • Throttling
  • Metriken je Element
  • Speicher

Screenshot eines Teils der Fabric Capacity Metrics-App mit Speichernutzung

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Monitoring Hub

  • Detaillierter als die Capacity Metrics-App
    • Capacity Metrics-App: Fokus auf aggregierten Ressourcenverbrauch über Zeit
    • Monitoring Hub: Fokus auf Ausführungszeit einzelner Aktivitäten

 

Symbole für Pipelines, Dataflows, Lakehouses, Notebooks, semantische Modelle und Spark-Jobs

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Monitoring Hub

Screenshot des Monitoring Hub mit einer Liste von Notebooks, Dataflows und anderen Fabric-Elementen

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Lass uns üben!

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